The Application of a Serious Game Framework to Design and Develop an Exergame for Patients With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Reducing inactivity in patients with chronic disease is vital since it can decrease the risk of disease progression and mortality. Exergames are an innovative approach to becoming more physically active and positively affecting physical health outcomes. Serious games are designed for purposes beyond entertainment and exergames are serious games for physical activity. However, current commercial exergames might not optimally meet the needs of patients with special needs. Developing tailored exergames is challenging and requires an appropriate process. The primary goal of this viewpoint is to describe significant lessons learned from designing and developing an exergame for patients with chronic heart failure using the player-centered, iterative, interdisciplinary, and integrated (P-III) framework for serious games. Four of the framework's pillars were used in the design and development of a mobile exergame: player-centered design, iterative development of the game, interdisciplinary teamwork, and integration of play and serious content. The mobile exergame was developed iteratively in 7 iterations by an interdisciplinary team involving users and stakeholders in all iterations. Stakeholders played various roles during the development process, making the team stay focused on the needs of the patients and creating an exergame that catered to these needs. Evaluations were conducted during each iteration by both the team and users or patients according to the player-centered design pillar. Since the exergame was created for a smartphone, the assessments were conducted both on the development computer and on the intended platforms. This required continuous deployment of the exergame to the platforms and smartphones that support augmented reality. Our findings show that the serious game P-III framework needs to be modified in order to be used for the design and development of exergames. In this viewpoint, we propose an updated version of the P-III framework for exergame development including (1) a separate and thorough design of the physical activity and physical interaction, and (2) early and continuous deployment of the exergame on the intended platform to enable evaluations and everyday life testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».